重命名数据框中的多列

Renaming multiple columns in dataframe

我有一个大数据框:

z1.ix[1:2]
                  index  LocalTime   Temp   TempDiff   TempNormal   DewPoint  
1  5/16/2018 1:00:00 AM      66.92  -3.89      55.22        66.92        NaN   
2  5/16/2018 2:00:00 AM      66.92  -3.31      53.47        66.02        NaN

以上是使用 pandas.read_csv

生成的

如何重命名列,使其显示如下:

z1.ix[1:2]
                 LocalTime   Temp   TempDiff   TempNormal   DewPoint  
1  5/16/2018 1:00:00 AM      66.92  -3.89      55.22        66.92            
2  5/16/2018 2:00:00 AM      66.92  -3.31      53.47        66.02        

其中列名向左移动了一位并删除了最后一列。

df.rename(columns={'oldCol':'newCol'})

重命名列的方法很繁琐,因为 z1 的列数约为 300。

编辑: 我的 csv 文件有:

NA-KBWI      Hourly Forecast Made May 16 2018 1510 UTC                  
LocalTime    Temp    TempDiff    TempNormal  DewPoint    Cloud Cover     FeelsLikeTemp
5/16/2018 0:00  68  -3.38   57.5    66.92   100 68
5/16/2018 1:00  66.92   -3.89   55.22   66.92   100 66.92
5/16/2018 2:00  66.92   -3.31   53.47   66.02   100 66.92
5/16/2018 3:00  66.92   -2.37   52.88   66.02   100 66.92

我正在使用以下代码:

pandas.read_csv('myCSV.csv', skiprows=[0])

你可以这样做:

df.columns = df.columns[1:].tolist() + ['DropMe']

df.drop('DropMe', axis=1, inplace=True)

输出:

                   Temp  TempDiff  TempNormal  DewPoint
1  5/16/2018 1:00:00 AM     66.92       -3.89     55.22
2  5/16/2018 2:00:00 AM     66.92       -3.31     53.47

考虑以下代码:

new_col = list(pd.Series(list(df.columns)).shift(-1).dropna())
df = df.drop(list(df.columns)[-1], axis=1)
df.columns = new_col

read_csv command 中使用标志 index_col = False 更容易,您应该从一开始就避免这个问题。

否则你可以这样做:

old_cols = df.columns.values
#delete the right-most row, which for you is NaN
del df[old_cols[-1]]
new_cols = old_cols[1:]
df.columns = new_cols

怎么样

df.drop('DewPoint', axis=1)
  .rename(columns=dict(zip(df.columns[:-1],df.columns[1:])))

根据我收集到的信息,您正试图将所有列名称向下移动。

rename_dict = {}
for i in range(len(z1.keys()) - 1):
    rename_dict[z1.keys()[i]] = z1.keys()[i+1]

z1.index.names = [z1.keys()[0]]
z1 = z1.drop(df.keys()[-1], axis=1)
print(rename_dict)
z1.rename(columns=rename_dict)

这应该可以解决问题